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J-GLOBAL ID：201802256245002545   整理番号：18A1610496

機能的脳ネットワークを用いた職業適性の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of vocational aptitudes using functional brain networks

著者 (7件)： Sung Yul-Wan (Kansei Fukushi Research Institute, Tohoku Fukushi University, Sendai, Japan) ,  Kawachi Yousuke (Kansei Fukushi Research Institute, Tohoku Fukushi University, Sendai, Japan) ,  Choi Uk-Su (Neuroscience Research Institute, Gachon University, Incheon, Republic of Korea) ,  Kang Daehun (Kansei Fukushi Research Institute, Tohoku Fukushi University, Sendai, Japan) ,  Abe Chihiro (Kansei Fukushi Research Institute, Tohoku Fukushi University, Sendai, Japan) ,  Otomo Yuki (Kansei Fukushi Research Institute, Tohoku Fukushi University, Sendai, Japan) ,  Ogawa Seiji (Kansei Fukushi Research Institute, Tohoku Fukushi University, Sendai, Japan)
資料名： Human Brain Mapping  (Human Brain Mapping)
巻： 39  号： 9  ページ： 3636-3651  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2600A  ISSN： 1065-9471  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現代社会における人間生活の成功は職業に高度に依存している。従って,それらの適性を最も良くするキャリアプランを同定し,開発することは非常に重要である。試験バッテリーの内容が学習されるので,反復測定がバイアスを導入できるので,職業適性に対する伝統的なテストバッテリーは,ジョブ適合性の発達変化を測定するために指向されていない。本研究では,機能的脳ネットワークを測定することにより,職業的な適性を客観的に評価することを試み,一般的な試験バッテリーにおける19の職務部門に対する職業的な適性を本質的に表現する機能的脳ネットワークを同定した。さらに,これらのネットワークに基づく分類器を導出し,各ジョブ分割に対する著者らのテスト参加者の適性を予測した。著者らの結果は,脳機能の測定が,実際に,職業的な適性の客観的評価を生み出すことができることを示唆する。この技術は,さらなる訓練または学習による1つの仕事の適合性の変化を追跡することを可能にし,キャリア開発に関する人々を移流させる新しい方法を提供する。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 安静 ,  *職業 ,  移流 ,  サポートベクトルマシン ,  *ネットワーク ,  二次電池 ,  適応性
準シソーラス用語： 機能的MRI ,  キャリア教育 ,  客観評価 ,  現代社会 ,  脳機能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 脳機能ネットワーク ,  職業適性 ,  分類器 ,  安静状態fMRI ,  multiclass ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (2件)： 脳ネットワーク ,  推定